Прогнозирования структуры спроса на кредитные продукты с помощью машинного обучения

Машинное обучение (ML) позволяет проводить анализ больших объемов данных о клиентах, чтобы выявить паттерны и тенденции, которые могут быть полезными для принятия бизнес-решений.

Например, чтобы это нужно банкам, чтобы прогнозировать поведение существующих клиентов для предоставления более крупных или дополнительных кредитов.

Прогнозирование поведения клиентов

ML-модель, обученная на исторических данных, может использоваться для делегирования решения о предоставлении дополнительных кредитов на основе данных о текущих клиентах.

Прогнозирование поведения клиентов, также известное как клиентский анализ или customer analytics, является одним из ключевых сценариев использования машинного обучения в финтех компаниях.

Прогноз (inference) с использованием ML-моделей позволяет предсказывать будущее клиентское поведение на основе доступных данных. Это обеспечивает компаниям более глубокое понимание клиентов и позволяет им принимать более обоснованные решения в отношении продуктов, маркетинга и обслуживания клиентов.

Этапы построения прогноза

Сегментация клиентов на основе их финансового поведения и кредитной истории. Это позволяет определить клиентов, которые могли бы быть потенциально заинтересованы в более крупных кредитах.
Оценка кредитоспособности клиентов на более высокие суммы чтобы определить, кому можно предоставить дополнительные кредиты без существенного риска.
Персонализированные предложения предложения для каждого клиента, учитывая их финансовую ситуацию, историю и потребности. Это может включать в себя предложения о более выгодных условиях кредитования.
Риск-моделирование предоставления более крупных кредитов. Это помогает финансовым институтам определить, какие клиенты имеют наименьший риск несоблюдения обязательств.
Оценка жизненного цикла клиента и предсказание потенциальные потребности в более крупных кредитах в будущем.

Области прогнозирования поведения клиентов

Рекомендации продуктов и услуг: Модели машинного обучения могут анализировать исторические данные о клиентах, их предпочтениях и действиях, чтобы предоставить персонализированные рекомендации о продуктах и услугах. Это помогает улучшить клиентский опыт и увеличить вероятность совершения сделок.
Прогнозирование оттока: Модели машинного обучения могут предсказывать, какие клиенты могут уйти, и позволять компаниям предпринимать меры для их удержания.
Оценка кредитоспособности и риска: ML-модели могут анализировать клиентские данные для определения их кредитоспособности и риска невозврата кредитов.
Динамическая ценообразование: Модели машинного обучения могут использоваться для динамического установления цен на продукты и услуги, учитывая данные о клиентах и рынке.
Поведенческий анализ и обнаружение аномалий: Машинное обучение может помочь в выявлении аномального клиентского поведения, которое может свидетельствовать о мошенничестве или проблемах с безопасностью.

Инструменты реализации прогнозирования:

AWS SageMaker: SageMaker — это полноценный сервис для разработки, обучения и инференса моделей машинного обучения на AWS. Вы можете создать свою модель, обучить ее в SageMaker, а затем развернуть модель в SageMaker Endpoint для инференса. Этот сервис предоставляет гибкий и масштабируемый способ управления вашими моделями.
AWS Lambda: Lambda — это служба вычислений без серверов, которая может быть использована для создания инференс-подобных функций. Вы можете создать функцию Lambda, которая принимает вводные данные, передает их модели машинного обучения и возвращает прогнозы.
AWS EC2: Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) предоставляет виртуальные серверы, которые могут быть использованы для развертывания моделей машинного обучения и предоставления инференса. Вы можете выбрать экземпляры EC2, которые соответствуют вашим вычислительным требованиям.
Docker и Kubernetes: Вы также можете использовать контейнеризацию с Docker и оркестрацию с Kubernetes для развертывания моделей машинного обучения в контейнерах. Это обеспечивает гибкость и масштабируемость при инференсе.
Инструменты Python: Для более простых сценариев инференса вы можете использовать библиотеки Python, такие как scikit-learn или TensorFlow, чтобы загрузить обученную модель и выполнить предсказания на новых данных.

Риски внедрения

Риск	Описание	Способы смягчения риска
Риск конфиденциальности	Нарушение конфиденциальности клиентских данных и информации	Обеспечение сильных мер безопасности данных, шифрования и соответствия законодательству о защите данных. Важно соблюдать нормативные требования и нормы GDPR (Общий регламент по защите данных).
Риск смещения	Модель может быть предвзятой или смещенной в данных, что может привести к неточным или предвзятым прогнозам.	Регулярная проверка и настройка моделей, балансировка данных, использование справедливых и объективных критериев для оценки клиентского поведения.
Риск недостаточной интерпретируемости	Модели машинного обучения могут быть сложными и труднопонимаемыми, что делает сложным объяснение принимаемых решений клиентам и регуляторам.	Использование более интерпретируемых моделей или методов для объяснения принимаемых решений.
Риск переобучения	Переобучение моделей на исторических данных может привести к плохому обобщению на новые данные.	Регулярное обновление и переобучение моделей на актуальных данных, а также тестирование моделей на новых данных.
Риск увеличения масштаба данных	Обработка больших объемов данных может потребовать значительных ресурсов и увеличить расходы.	Планирование инфраструктуры и вычислительных ресурсов, а также оптимизация моделей для работы с большими объемами данных.
Риск изменения рыночных условий	Рыночные условия и клиентское поведение могут меняться со временем, что делает предсказания менее точными.	Регулярное обновление и переобучение моделей, а также мониторинг рыночных изменений и их влияния на модели.

Смягчение рисков связано с осторожным планированием, мониторингом и обновлением моделей машинного обучения, а также строгим соблюдением законодательства о защите данных и регулятивными требованиями.

Однако важно учесть, что прогнозирование на основе обучающей выборки (inference) необходимо регулярно обновлять, так как ситуация клиентов может меняться со временем.